用DataGridView无分页绑定一个几千条数据的查询,查询的时候界面直接卡死十几秒,用户体验非常不好,因此用异步操作解决界面卡死的问题原本场景:点击[查询]后,界面直接卡死优化场景:点击[查询]后,界面可以随意移动,感觉不到后台在做大量数据的读取和绑定 private void btnQuery_Click(object sender, EventArgs e) { // 查询按钮点击后,按钮文本由"查询"改为"加载中",并把按钮状态改为不可点击 btnQuer…

在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持…

从SQL Server 2019(15.x)开始,SQL Server大数据群集允许您部署在Kubernetes上运行的SQL Server,Spark和HDFS容器的可伸缩群集.这些组件并排运行,使您能够从Transact-SQL或Spark读取,写入和处理大数据,从而使您可以轻松地将高价值的关系数据与大容量的大数据结合并进行分析. 有关最新版本的新功能和已知问题的更多信息,请参见发行说明. 情境 SQL Server大数据群集为您与大数据进行交互提供了灵活性.您可以查询外部数据源,将大数据存…

老规矩,先弄一波测试数据,数据填充代码没有什么意义,先折叠起来: /* 第一步:创建临时表结构 */ CREATE TABLE #Student --创建临时表 ( StuName ), --学生名称 Chinese int, Math int, English int ) DROP TABLE #Student --删除临时表 SELECT * FROM #Student --查询所有数据 ,,); ,,); ,,); ,,); 一:列转行,下面是转换之前与之后的截图对比 如果想要行转列,参考…

视图查询的数据和sql查询的数据不一样. 手动刷新视图 exec sp_refreshview  视图名称…

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM…

最近因为要开发大数据量网站,特作比较. Linq to SQL 查询 记录数:399997Linq to SQL 查询 Milliseconds:1910视图查询 记录数:399997视图查询 Milliseconds:3435Entity Framework 查询 记录数:400000Entity Framework 查询 Milliseconds:4049企业库存储过程 to DataReader 记录数:399997企业库存储过程 to DataReader Milliseconds:32…

回到目录 一些概念 分区表在oracle和sqlserver中都上存在的,当数据表的数据量过大时,上千万,上亿的数据,在进行数据查询时需要显得比较慢,性能很差,这时是时候引入分区表了,分区表顾名思义,就是把物理表用一些文件NDF进行分块存储,以缓减IO的压力,因为当你的SQL文件过大的,这其实对系统的IO影响是最大的,这种分区表我感觉类似于数据的分片(mongodb),它将有效的利用服务器的CPU多核资源,并行去处理你的请求,所以在大数据情况下,分区表是很好的一种选择! 我们通常也把电脑的磁盘分…

PHP:PHP 5.3.6 (cli) (built: Jun 15 2011 16:29:50) MYSQL:5.1.51 如果我们有的一张表有几百万或几千万的记录,我们要使用 PHP 将所有的记录都获取过来(遍历数据表)进行处理.查询语句: SELECT * FROM largetable; PS:为了证明上面的做法是最佳的办法,我尝试使用 largetable 中的一个字段做 where ,以及 LIMIT,OFFSET .上面那种 WHERE 获得结果很慢,虽然用了索引.后面这种 LIM…

第一章 Spark 性能调优 1.1 常规性能调优 1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --…